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iKala善用AI賦能 助企業進攻社群商務新零售

林佩瑩/台北

不可諱言,數據與AI已成為各種商業模式的核心。著眼於此,iKala以「AI賦能」為使命,積極發展AI驅動的數位轉型及數據行銷整體方案,希望讓企業、組織乃至個人都能從AI獲益。

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iKala AI團隊負責人陳維君(Irene)。

iKala AI團隊負責人陳維君指出,目前iKala旗下擁有iKala Cloud、iKala Commerce兩大事業群,前者以商業智慧、商用雲端建設為定位,協助客戶數位轉型;後者定位在社群商務,整合跨國社群賣家與跨國社群網紅資料,為品牌主找到新行銷版位與新銷售通路,現今客群橫跨8國。

iKala AI團隊除了為企業提供數據分析方案、顧問式服務外,也扮演iKala Commerce背後的技術研發中心,以AI賦能且持續優化KOL Radar、Shoplus兩項產品線。

陳維君表示,iKala旗下KOL Radar是亞洲指標性的AI網紅數據平台,擁有逾5萬跨國網紅資料庫、逾1億筆社群內容數據,其中運用大數據及AI運算技術,包含自然語言處理(Natural Language Processing;NLP),讓品牌主及廣告主可以獲得精準且具最佳成效的網紅推薦與行銷,因而亟需依靠大量運算資源支撐。Shoplus是為東南亞社群賣家打造的AI社群商務銷售工具,協助解決收單、物流、金流和客服等多項痛點;這些工具包含iKala獨家開發的AI語意及圖像偵測技術、AI商務機器人與即時影音互動科技。

透過iKala AI團隊加速研發及優化,未來企業、品牌主及零售業者將能夠運用以AI驅動的社群商務數據洞察,即時掌握消費者的興趣與需求,例如讓AI自動從大量直播影片辨識畫面中人物的穿搭風格,協助賣家理解消費者的偏好,而這亦需動用大量運算資源。

「我們持續優化產品,需要不停開發AI模型、調整參數。」陳維君說,隨著人員編制不斷擴增,原先地端機器的資源難以滿足每位AI工程師對於開發環境的需求。為了讓AI團隊安心開發AI模型,加速AI應用部署,iKala在2020年7月與國網中心展開合作。

AI運算平台助攻,模型開發效率增十倍

iKala AI工程師發現,國網中心建置的AI運算平台TWCC,GPU規格十分優異,初期iKala AI團隊以圖像辨識模型開發為題目、進行實際計算,證實開發效率較從前地端高出十倍;有助於團隊更迅速變更參數、訓練AI模型,進而加快AI模型版本的變換效率,帶給客戶更豐富且即時的智慧元素。

截至目前,iKala在兩個AI領域耗用最多運算資源,一是機器視覺(Computer Vision;CV),主要涵蓋物件偵測(Object Detection)、圖像語義分割(Semantic Segmentation)等相關技術,譬如要針對直播影片分析背後蘊藏的各種邏輯,靠的就是機器視覺。另一是自然語言處理(NLP)。陳維君表示,與此相關的運算工作包括自動貼標(Auto Tagging)、句子情緒分析(Sentence Level Sentiment Analysis)、實體情緒分析(Aspect-Based Sentiment Analysis )等;其中以自動貼標最為關鍵,是KOL Radar高度仰賴的技術,能藉由文章內容的詞語計算與標籤詞間的相似度,透過距離來對文章進行貼標。

此外,iKala也可將自動貼標、物件偵測、圖像語義分割等AI模型包裝成API,做為企業服務供應的一環;好比說企業可呼叫自動貼標API,在自家環境執行相關分析與預測。

展望今後,iKala期望與國網中心維持長遠合作關係,不僅是為了加快AI模型訓練速度,更將發想更多題目,以AI賦能企業及商家進攻社群商務,乃至打造出泰、越等東南亞語系AI模型,與在地需求鏈結得更深。


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